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通過指令遵循和上下文學(xué)習(xí)從大模型有效提取信息, 通過思維鏈提升問題拆解和推理能力,通過基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)和人類意圖對(duì)齊等 [11]。長(zhǎng)期以來, 自然語言處理分為自然語言理解和自然語言生成兩個(gè)領(lǐng)域, 每個(gè)領(lǐng)域各有多種**任務(wù), 每種任務(wù)又可根據(jù)任務(wù)形式、目標(biāo)、數(shù)據(jù)等進(jìn)一步細(xì)分, 今后在各種應(yīng)用任務(wù)的主流架構(gòu)和范式逐漸統(tǒng)一的情況下, 有望進(jìn)一步得到整合, 以增強(qiáng)自然語言處理模型的通用性, 減少重復(fù)性工作。另一方面, 基于大模型的強(qiáng)大基座能力, 針對(duì)具體任務(wù)進(jìn)行按需適配、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、個(gè)性化、擬人交互, 可進(jìn)一步拓展自然語言處理的應(yīng)用場(chǎng)景, 為各行各業(yè)提供更好的服務(wù) [11]。數(shù)據(jù)分析：智能客服可以收集和分析客戶的反饋和行為數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)改進(jìn)服務(wù)和產(chǎn)品。包河區(qū)系統(tǒng)智能客服24小時(shí)服務(wù)

2020 年 5 月Open AI 發(fā)布的較早千億參數(shù) GPT-3 (generative pre-trained transformer 3) 模型初步展示了生成式模型的強(qiáng)大功能, 其具備流暢的文本生成能力, 能夠撰寫新聞稿, 模仿人類敘事, 創(chuàng)作詩(shī)歌, 初步驗(yàn)證了通過海量數(shù)據(jù)和大量參數(shù)訓(xùn)練出來的大模型能夠遷移到其他類型的任務(wù)。然而, 直到 ChatGPT 的出現(xiàn), 學(xué)術(shù)界才意識(shí)到大模型對(duì)于傳統(tǒng)自然語言處理任務(wù)范式的潛在顛覆性 [11]。ChatGPT 等大型語言模型, 對(duì)文本分類、結(jié)構(gòu)分析、語義分析、信息提取、知識(shí)圖譜、情感計(jì)算、文本生成、自動(dòng)文摘、機(jī)器翻譯、對(duì)話系統(tǒng)、信息檢索和自動(dòng)**各種**的自然語言理解和生成任務(wù)均產(chǎn)生了巨大的沖擊和影響。肥西辦公用智能客服圖片通過大量對(duì)話數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，提升回答準(zhǔn)確率。

以一家快遞公司客服熱線為例，AI客服先給出了兩個(gè)選項(xiàng)，當(dāng)記者想直接轉(zhuǎn)人工時(shí)，AI客服仍是“自說自話”，重復(fù)著固定話術(shù)。然而，這還*是開始，接下來，AI客服共細(xì)分了4個(gè)二級(jí)菜單。在記者回答完***一個(gè)問題，成功轉(zhuǎn)接到人工客服時(shí)，時(shí)間已經(jīng)過去了2分25秒。成功轉(zhuǎn)人工后記者再次描述了訴求，卻發(fā)現(xiàn)此前AI客服設(shè)置的分類選項(xiàng)未能實(shí)現(xiàn)精細(xì)導(dǎo)流，客服表示需轉(zhuǎn)接至負(fù)責(zé)該業(yè)務(wù)的客服處理，**終記者用時(shí)3分鐘才轉(zhuǎn)接到正確的人工客服。 [4]

自然語言認(rèn)知和理解是讓計(jì)算機(jī)把輸入的語言變成有意義的符號(hào)和關(guān)系，然后根據(jù)目的再處理。自然語言生成系統(tǒng)則是把計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為自然語言。自然語言處理的任務(wù)包括研制表示語言能力和語言應(yīng)用的模型, 建立計(jì)算框架來實(shí)現(xiàn)并完善語言模型，根據(jù)語言模型設(shè)計(jì)各種實(shí)用系統(tǒng)及探討這些系統(tǒng)的評(píng)測(cè)技術(shù)。 [1]自然語言處理的歷史可以追溯到20世紀(jì)50年代，隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)的發(fā)展而逐漸形成。早期研究早期自然語言處理研究（1950s-1980s）：**早的自然語言理解方面的研究工作是機(jī)器翻譯 [2]。1949年，美國(guó)人威弗首先提出了機(jī)器翻譯設(shè)計(jì)方案 [3]。1954年的喬治城-IBM實(shí)驗(yàn)涉及全部自動(dòng)翻譯超過60句俄文成為英文。研究人員聲稱三到五年之內(nèi)即可解決機(jī)器翻譯的問題 [4]，不過實(shí)際進(jìn)展遠(yuǎn)低于預(yù)期，1966年的ALPAC報(bào)告發(fā)現(xiàn)十年研究未達(dá)預(yù)期目標(biāo)，機(jī)器翻譯的研究經(jīng)費(fèi)遭到大幅削減銀行智能客服：通過語音識(shí)別實(shí)現(xiàn)申請(qǐng)、賬單查詢等業(yè)務(wù)辦理。

2022年底，隨著ChatGPT等大語言模型的推出，自然語言處理的重點(diǎn)從自然語言理解轉(zhuǎn)向了自然語言生成。文本預(yù)處理在自然語言處理中，文本預(yù)處理是一個(gè)重要的步驟，包括文本清洗（去除HTML標(biāo)簽、特殊字符等）、分詞（將文本劃分為**的詞匯單元）、詞性標(biāo)注（確定每個(gè)詞匯的詞性）等。詞嵌入詞嵌入是將詞匯轉(zhuǎn)換為計(jì)算機(jī)可理解的向量表示的過程。常見的詞嵌入技術(shù)包括Word2Vec、GloVe等。這些技術(shù)可以捕捉詞匯之間的語義關(guān)系，使計(jì)算機(jī)能夠理解詞匯的深層含義。復(fù)雜問題處理：多輪對(duì)話、模糊意圖、情感化表達(dá)仍需人工干預(yù)。肥西辦公用智能客服圖片

售前咨詢：產(chǎn)品信息、價(jià)格、促銷活動(dòng)等。包河區(qū)系統(tǒng)智能客服24小時(shí)服務(wù)

管理的多層次支持多層次管理，從“地域—時(shí)間—客戶群—渠道—業(yè)務(wù)—主體—摘要—文法—詞類”等多個(gè)層次管理企業(yè)知識(shí)。不支持多層次知識(shí)管理。管理的多層次由于是細(xì)粒度知識(shí)管理，系統(tǒng)所產(chǎn)生的使用信息可以直接用于統(tǒng)計(jì)決策分析、深度挖掘，降低企業(yè)的管理成本。例如，客戶的統(tǒng)計(jì)信息、熱點(diǎn)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)分析、VIP統(tǒng)計(jì)信息等可以在極短的時(shí)間內(nèi)獲得。這是一般知識(shí)管理工具所不支持的。對(duì)企業(yè)的運(yùn)行支持度很低。多層次語言分析從語義文法層、詞模層、關(guān)鍵詞層三個(gè)層面自動(dòng)理解客戶咨詢。通常*單層分析包河區(qū)系統(tǒng)智能客服24小時(shí)服務(wù)

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